Python之functools模块使用方法

functools

reduce方法：
reduce方法，顾名思义就是减少
reduce(function,sequence[,initial]=>value)
可迭代对象不能为空；初始值没提供就在可迭代对象中取一个元素

from functools import reduce
nums = [6,9,4,2,4,10,5,9,6,9]
print(nums)
[6, 9, 4, 2, 4, 10, 5, 9, 6, 9]
print(sum(nums))
64
print(reduce(lambda val,x:val + x,nums))
64
print(reduce(lambda val,x:val - x,nums))
-52

partial方法：
偏函数，把函数部分的参数固定下来，相当于为部分的参数添加了一个固定的默认值，形成一个新的函数并返回
从partial生成的新函数，是对原函数的封装

print(newadd(7))
12
print(newadd(7,y = 6))
13
print(newadd(y=10,x = 6))
16

import inspect
print(inspect.signature(newadd))
(x, *, y=5) -> int  #被偏函数定义后，形参将变为keyword-only

import functools

def add(x,y,*args,**kwargs) -> int:
    print(args)
    return x + y
newadd = functools.partial(add,1,3,6,5)
print(newadd(7))
(6, 5, 7)
4

print(newadd(7,10))
(6, 5, 7, 10)
4
#print(newadd(7,8,y = 20,x = 26)) #不可以这样定义
print(newadd())
(6, 5)
4

import inspect
print(inspect.signature(newadd))
(*args, **kwargs) -> int

def partial(func,*args,**keywords):
    def newfunc(*fargs,**fkeywords):
        newkeywords = keywords.copy()
        newkeywords.update(fkeywords)
        return func(*(args+fargs),**newkeywords)
    newfunc.func = func
    newfunc.args = args
    newfunc.keywords = keywords
    return newfunc

def add(x,y):
    return x + y
foo = partial(add,4)
foo(5)
9

@functools.lru_cache(maxsize=128,typed=False)：
Least-recently-used装饰器。lru，最近最少使用。cache缓存
如果maxsize设置为None，则禁用LRU功能，并且缓存可以无限制增长。当maxsize是二的幂时，LRU功能执行得最好
如果typed设置为True，则不同类型的函数参数将单独缓存。例如,f(3)和f(3.0)将视为具有不同结果的不同调用

import functools
import time
@functools.lru_cache()
def add(x,y,z=3):
    time.sleep(z)
    return x + y

add(4,5)
9
add(4.0,5)
9
add(4,6)
10
add(4,6,3)
10
add(6,4)
10
add(4,y=6)
10
add(y=6,x=4)
10

lru_cache装饰器：

functools._make_key((4,6,3),{},False)
[4, 6, 3]

通过一个字典缓存被装饰函数的调用和返回值

functools._make_key((4,6,3),{},False)
[4, 6, 3]

functools._make_key(tuple(),{'z':3,'x':4,'y':6},False)
[<object at 0x7ff7d24010b0>, 'z', 3, 'x', 4, 'y', 6]

functools._make_key((),{'z':3,'x':4,'y':6},False)
[<object at 0x7ff7d24010b0>, 'z', 3, 'x', 4, 'y', 6]

functools._make_key((),{'z':3,'x':4,'y':6},True)
[<object at 0x7ff7d24010b0>, 'z', 3, 'x', 4, 'y', 6, int, int, int]

lru_cache装饰器：
斐波那契数列递归方法的改造

import functools
@functools.lru_cache() #maxsize=None
def fib(n):
    return 1 if n< 3 else fib(n-1) + fib(n-2)

print([fib(i+1) for i in range(35)])
[1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, 144, 233, 377,
 610, 987, 1597, 2584, 4181, 6765, 10946, 17711, 28657, 46368, 
 75025, 121393, 196418, 317811, 514229, 832040, 1346269, 2178309, 3524578, 5702887, 9227465]

lru_cache装饰器应用:
使用前提：
同样的函数参数一定得到同样的结果
函数执行时间很长，且要多次执行
本质是函数调用的参数=》返回值
缺点：
不支持缓存过期，key无法过期、失效
不支持清楚操作
不支持分布式，是一个单机的缓存
适用场景，单机上需要空间换时间的地方，可以用缓存来将计算变成快速的查询

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